Python中实现变量赋值传递时的引用和拷贝方法
曾经看到这样一个问题,一个字典中的元素是列表,将这个列表元素赋值给一个变量,然后修改这个列表中元素的值,结果发现,字典中那个列表也同样修改了。
那个问题如下:
dict = {'a':[1,2,3,4,5],'b':2}
x = dict['a']
for i in range(5):
x[i] = 0
print(dict['a'])
程序运行结果如下:
[0, 0, 0, 0, 0]
这儿涉及到Python赋值到底是引用还是拷贝一份的问题,即赋值时是传值还是传址。上面问题是将“a”的值赋给了x出现了上述情况,如果是将“b”的值赋给了x,当我们修改x的值时,字典dict的值并不受影响。
>>> dict = {'a':[1,2,3,4,5],'b':2}
>>> x = dict['b']
>>> x
2
>>> x=x+3
>>> x
5
>>> dict
{'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': 2}
>>>
那么问题来了,变量赋值传递时什么情况下是传值(拷贝),什么情况下是传址(引用)呢?
1、直接拷贝
当我们不知道是引用还是拷贝的情况下,可以显式的拷贝。比如字典对象本身都具有拷贝的方法:
x=dict.copy()
没有拷贝方法的对象,也是可以拷贝的。这儿我们引入一个深拷贝的概念,深拷贝——即python的copy模块提供的一个deepcopy方法。深拷贝会完全复制原变量相关的所有数据,在内存中生成一套完全一样的内容,在这个过程中我们对这两个变量中的一个进行任意修改都不会影响其他变量。还是上面的代码,如果改成如下:
import copy
dict = {'a':[1,2,3,4,5],'b':2}
x = copy.deepcopy(dict['a'])
for i in range(5):
x[i] = 0
print(dict['a'])
运行结果dict值不受影响。
除了深拷贝,copy模块还提供一个copy方法,称其为浅拷贝,对于简单的对象,深浅拷贝都是一样的,上面的词典对象的copy方法就是浅拷贝。
>>> dict
{'a': [8, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> dd=copy.copy(dict)
>>> dd
{'a': [8, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> dd['a'][0]=7
>>> dd
{'a': [7, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> dict
{'a': [7, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> ee=dict.copy()
>>> ee
{'a': [7, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> ee['a'][0]=9
>>> ee
{'a': [9, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> dict
{'a': [9, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> ee['b']=5
>>> ee
{'a': [9, 2, 3, 4, 5], 'b': 5}
>>> dict
{'a': [9, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>>
浅拷贝时改变第一层次相互不受影响(上例中词典b值的修改),第二层次(上例中词典a的列表值修改)就相互影响了,改一个,其他跟着变。看看id吧:
>>> id(dict)
20109472
>>> id(dd)
20244496
>>> id(ee)
20495072
>>> id(dd['a'])
20272112
>>> id(ee['a'])
20272112
>>> id(dict['a'])
20272112
>>>
可见词典各个拷贝的id是不同的,但词典a值的id是相同的。如果我们需要真正意义的拷贝,就用深拷贝吧。
2、传递规则
Python赋值过程中不明确区分拷贝和引用,一般对静态变量的传递为拷贝,对动态变量的传递为引用。(注,对静态变量首次传递时也是引用,当需要修改静态变量时,因为静态变量不能改变,所以需要生成一个新的空间存储数据)。
字符串,数值,元组均为静态变量
列表,字典为动态变量。
变量有时比较复杂,存在组合现象,比如字典中包含列表,列表中包含字典,但赋值时,总是属于某个类型。如果实在不清楚状况,可以试验一下,用id()这个函数看看,如果是引用,两个变量指向的地址是相同的。例如:
>>> a=6
>>> id(a)
10413476
>>> b=a
>>> id(b)
10413476
>>> b=8
>>> id(b)
10413452
>>>
修改变量b之前,a和b指向的地址是相同的,修改b后,地址就变了。
以上这篇Python中实现变量赋值传递时的引用和拷贝方法就是小编分享给大家的全部内容了
数据分析咨询请扫描二维码
在准备数据分析师面试时,掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸,以下是10个高频考题及其详细解析,外加 ...
2024-12-20互联网数据分析师是一个热门且综合性的职业,他们通过数据挖掘和分析,为企业的业务决策和运营优化提供强有力的支持。尤其在如今 ...
2024-12-20在现代商业环境中,数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析,更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出 ...
2024-12-20随着大数据时代的到来,数据驱动的决策方式开始受到越来越多企业的青睐。近年来,数据分析在人力资源管理中正在扮演着至关重要的 ...
2024-12-20在数据分析的世界里,表面上的技术操作只是“入门票”,而真正的高手则需要打破一些“看不见的墙”。这些“隐形天花板”限制了数 ...
2024-12-19在数据分析领域,尽管行业前景广阔、岗位需求旺盛,但实际的工作难度却远超很多人的想象。很多新手初入数据分析岗位时,常常被各 ...
2024-12-19入门数据分析,许多人都会感到“难”,但这“难”究竟难在哪儿?对于新手而言,往往不是技术不行,而是思维方式、业务理解和实践 ...
2024-12-19在如今的行业动荡背景下,数据分析师的职业前景虽然面临一些挑战,但也充满了许多新的机会。随着技术的不断发展和多领域需求的提 ...
2024-12-19在信息爆炸的时代,数据分析师如同探险家,在浩瀚的数据海洋中寻觅有价值的宝藏。这不仅需要技术上的过硬实力,还需要一种艺术家 ...
2024-12-19在当今信息化社会,大数据已成为各行各业不可或缺的宝贵资源。大数据专业应运而生,旨在培养具备扎实理论基础和实践能力,能够应 ...
2024-12-19阿里P8、P9失业都找不到工作?是我们孤陋寡闻还是世界真的已经“癫”成这样了? 案例一:本硕都是 985,所学的专业也是当红专业 ...
2024-12-19CDA持证人Louis CDA持证人基本情况 我大学是在一个二线城市的一所普通二本院校读的,专业是旅游管理,非计算机非统计学。毕业之 ...
2024-12-18最近,知乎上有个很火的话题:“一个人为何会陷入社会底层”? 有人说,这个世界上只有一个分水岭,就是“羊水”;还有人说,一 ...
2024-12-18在这个数据驱动的时代,数据分析师的技能需求快速增长。掌握适当的编程语言不仅能增强分析能力,还能帮助分析师从海量数据中提取 ...
2024-12-17在当今信息爆炸的时代,数据分析已经成为许多行业中不可或缺的一部分。想要在这个领域脱颖而出,除了热情和毅力外,你还需要掌握 ...
2024-12-17数据分析,是一项通过科学方法处理数据以获取洞察并支持决策的艺术。无论是在商业环境中提升业绩,还是在科研领域推动创新,数据 ...
2024-12-17在数据分析领域,图表是我们表达数据故事的重要工具。它们不仅让数据变得更加直观,也帮助我们更好地理解数据中的趋势和模式。相 ...
2024-12-16在当今社会,我们身处着一个飞速发展、变化迅猛的时代。不同行业在科技进步、市场需求和政策支持的推动下蓬勃发展,呈现出令人瞩 ...
2024-12-16在现代商业世界中,数据分析师扮演着至关重要的角色。他们通过解析海量数据,为企业战略决策提供有力支持。要有效完成这项任务, ...
2024-12-16在当今数据爆炸的时代,数据分析师是组织中不可或缺的导航者。他们通过从大量数据中提取可操作的洞察力,帮助企业在竞争激烈的市 ...
2024-12-16